การศึกษาเรื่อง Deep Learning ในปัจจุบัน เรื่องแรกๆที่มักศึกษากันคือ "Computer Vision" ที่ใช้ Deep Learning ในการแปลผลด้วยเทคนิคต่างๆ ทำไมต้องเป็น "Computer Vision"?
ในยุค Cambrian (500+ ล้านปีก่อน) เป็นช่วงที่มีการเกิดขึ้นของสิ่งมีชีวิตที่เป็นสัตว์ (ไม่ใช่พืช) มากขึ้นอย่างชัดเจน เนื่องจากในช่วงนี้มีวิวัฒนาการที่สำคัญคือการรับรู้แสง หรือการมองเห็นนั่นเอง
การมองเห็นทำให้สัตว์ที่มีวิวัฒนาการด้านนี้เพิ่มจำนวนขึ้นอย่างมาก เนื่องจากการมองเห็นทำให้ หาอาหารได้ดีกว่า หลบหลีกศัตรูได้ดีกว่า และสามารถหาคู่เพื่อสืบเผ่าพันธ์ได้ดีกว่า ทำให้เกิดสายพันธุ์ของสิ่งมีชีวิตเกิดขึ้นมากมายอย่างเห็นได้ชัด
การจะพัฒนา Deep Learning ให้มีความฉลาด จึงเริ่มที่ Computer Vision เพราะเมื่อเครื่องจักรเข้าใจสภาพแวดล้อมในอย่างที่มนุษย์เข้าใจ (ด้วยการมองเห็น) ก็จะพัฒนาความฉลาดได้คล้ายคลึงมนุษย์ในอันดับต่อไปของการพัฒนา
เรื่องนี้ต่างจากการศึกษา Machine Learning หรือ Artificial Intelligence ในช่วงแรกที่มุ่งไปยัง "ความฉลาด" ที่มนุษย์มักคิดว่า "ฉลาด" เช่น กิจกรรมบางอย่าง แบบ เล่นหมากรุก เป็นต้น ซึ่งทำให้เราหลงทางในการพัฒนาด้าน AI ไปราวๆ 3 ทศวรรษ
บทความนี้ไม่ค่อยเกี่ยวกับ AI แต่เกี่ยวกับยุค Cambrian ที่มีความสำคัญต่อแนวคิดด้านการศึกษา AI